使用 Gradio 实现多张图片上传并显示图片名称和尺寸

在现代应用中，用户经常需要上传多张图片进行处理或分析。Gradio 是一个非常方便的 Python 库，可以快速构建交互式的 Web 界面，方便用户上传图片、输入文本等。本篇博客将介绍如何使用 Gradio 实现多张图片的上传，并在服务器端处理这些图片，输出每张图片的名称和尺寸，以验证服务器已经成功接收了这些图片。

随着光学字符识别 (OCR) 技术的不断发展，传统的 OCR 系统已无法满足日益增长的智能处理需求。在《General OCR Theory》这篇论文中，作者提出了一种新的通用 OCR 理论，称之为 OCR 2.0，并开发了 GOT（General OCR Theory）模型。GOT 模型能够处理各种类型的字符，包括常规文本、数学公式、分子结构、图表、乐谱等，并支持多种 OCR 任务，如场景文本、文档级 OCR 和格式化输出。

1. 引言

在深度学习模型训练过程中，随着模型的复杂度增加和数据量的增多，单机单卡的计算能力逐渐无法满足需求。多机多卡分布式训练可以显著缩短训练时间，并提高训练效率。本文将介绍如何构建一个适合的多机多卡训练环境，利用Kubernetes（K8s）来进行分布式训练资源的管理与调度。

多机多卡深度学习训练：Python torch.distributed.launch、torchrun、accelerate 和 deepspeed 对比解析

随着深度学习模型规模的迅速增长，单机单卡的计算能力往往不足以满足训练需求。在多机多卡的环境中，分布式训练技术成为了加速训练的关键。本文将从工具角度出发，探讨几种常用的分布式训练工具：python -m torch.distributed.launch、torchrun、accelerate 和 deepspeed，分析它们的特点、优势、底层架构、如何使用以及是否可以交互使用。类似的还有Horovod、Ray Train，这里不介绍。

在深度学习、大规模并行计算等高性能计算场景中，多机多卡训练（multi-node, multi-GPU training）是关键技术之一，它能够大幅提升训练速度并处理超大规模数据集。然而，在多机多卡的分布式训练中，如何实现各个计算单元之间的高效通信和数据传输是一个非常重要的问题。本文将基于以下几个技术点来详细探讨如何构建多机多卡的训练环境：NVLink、RDMA、NCCL_IB_DISABLE，并分析这些技术如何在分布式训练中确保高效的数据通信。